本项成果以以急倾斜特厚煤层深部煤岩动力失稳防治为目标，系统研究工程尺度采动卸压条件下煤岩体的破坏机理，揭示急倾斜特厚煤层深部综放开采期间煤岩动力失稳致灾规律，建立了动压预报技术，制订适合急倾斜煤层深部动压危险预警与管理制度，实现安全开采。项目通过中国煤炭工业协会鉴定达到国际先进水平。

本项目发展了柔性防护系统性能设计与提升技术，建立了“力平衡+”设计方法，开发了首套自主知识产权的商业化设计软件，发展了多元化的防护产品技术，与欧洲现有技术相比，最大防护性能提升4.5倍。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 柔性防护结构在坡面地质灾害作用下将经历大滑移、大变形等运动特征，在力学上属于强冲击作用下高度非线性动力问题，理论求解难度大。团队系统研究了坡面地质动力灾害柔性防护结构理论、技术及应用，取得了下列创新性成果:构建了防护网系统的多柔体非线性动力学模型，发展了柔性防护系统非连续动力学计算理论，可实现多元化柔性防护系统产品的性能精确预测与解析:研究了柔性防护系统关键结构部件的环境腐蚀损伤力学行为及系统性能劣化评价方法，揭示了网片累积损伤演化规律，为柔性防护系统动力损伤后的剩余承载力评价 系统运维阶段的生命评估、可靠性评价提供基础;构建了多场、多尺度、多介质耦合动力学模型，实现了对泥石流、水石流、碎屑流柔性拦截动力学过程模拟;提出了综合“空间+时间”的4D柔性防护理论。 发展了柔性防护系统性能设计与提升技术，建立了“力平衡+”设计方法，开发了首套自主知识产权的商业化设计软件，发展了多元化的防护产品技术，与欧洲现有技术相比，最大防护性能提升4.5倍。 研发了成套柔性防护结构足尺冲击试验装备，在试验能力、试验尺度、试验精度等三个方面实现全面超越;建立了标准化试验测试技术与方法，包括部件及系统试验与性能评价方法;提出了差异化设防目标和系统设计分级准则，相关成果入编两部行业标准，建立起覆盖产品、检验试验及工程建设全链条的柔性防护技术国家标准体系，相比欧洲目前的产品技术标准领先1代;开展了多项标尺性试验，累计试验次数超过300次，是欧洲该领域标志性试验的3倍，积累了大量的原始试验数据，与欧洲70年的技术发展相比，支撑了中国在该领域十年内实现理论、技术与产品研发的弯道超车。

本实用新型公开了一种多煤层水库排压疏水连接装置，水流穿过内腔底座时，通过击打搅拌桨使得搅拌桨转动并带动控制齿轮，内螺纹管转动并带动螺纹轴上升；由于固定通孔与转动配合轴啮合，第一行星轮分别带动外齿圈、内齿圈转动，第一支撑轴和第二支撑轴转动并通过摆动件带动转动轴前后移动，扇形盖体翻转，水流穿过内腔盖体机构；当水流流速较小时，扇形盖体不会处于完全打开的状态。该申请能够在使用时，根据水压的强度进行灵活变换水流通过效率，便于对不同水压的多煤层内部进行疏水使用，避免在使用时疏水管受压过大造成破裂，有效的增强了疏

本实用新型公开了一种矿井安全预警救援装置，包括控制舱体、避难硐室、预警安全帽以及自救援装置，所述避难硐室顶面设有接收通道，所述接收通道与控制舱体相连通，所述控制舱体内部固定安装有控制器，所述预警安全帽和自救援装置分别与控制器的不同接口电连接，所述控制器前侧面均布有传感器数据接口。本实用新型通过控制舱体的设置，便于观察井下作业状况；通过预警安全帽的设置，在保护井下作业人员的同时，具有异常状况提醒功能；通过自救援装置和避难硐室的设置，井下作业人员被困时，可转移至自救援装置，在对自身进行防护的同时，等待遥

随着井下皮带运输系统逐步向高电压、大运量，长距离的方向发展，这就要求煤矿皮带机具有很高的安全性和可靠性。必须对井下皮带进行实时监测和监控。本系统采用工业现场总线技术和隔爆兼本安型 PLC 控制技术，实现井下多级皮带运输设备的启停控制、故障监测和安全预警。（1）基于现场总线控制的井下皮带机故障监测与预警：包括速度监测、打滑监测、堆煤监测、跑偏监测、温度监测、人员靠近监测、控制接触器使用寿命监测等，皮带机各种传感器的检测信号进入 PLC 控制器，由 PLC 输出监测和预警信号。（2）具有皮带机沿线的语音、声光、文字相配合的显示预警系统，既可以显示设备的启停工作状态，故障状态和故障报警等，还可以提供汉字显示的安全警示用语等。（4）可监测皮带机主接触器的合闸次数，可根据累计次数提示更换真空接触器。

建立了我国首个针对食源性致病菌建立的可视化预测建模与定量风险评估预警平台，实现了食源性致病菌污染信息的荟萃分析、实验观测数据的建模评价、种群大小的模拟预测，及目标食品-致病菌组合的模块化定量风险评估。所建平台作为通用型工具，减轻了微生物风险评估相关科研人员、生产者、监管者等的学习负担和时间成本，提高了预测微生物模型的实用性，推动了我国微生物风险评估的发展和普及。

一、成果简介 食品安全预警的研究始于2012年，是我院与北京市朝阳区食品药品监督管理局、朝阳区科委共 同承担的北京市区县重大应急项目《朝阳区食品安全监管体系构建及关键技术研究与应用》项目中的主要内容之一。在经过划定主要国标限值，建立新型国标库及三级预警体系的基础上，对上一年 度食品安全定量检测结果进行分析，将监测目标划分成高危风险、中度风险、较低风险三类，通过重点加强监测力度、企业风

本发明涉及土木建筑行业中沉井基础技术领域，公开了一种沉井下沉预警方法和系统，其技术要点是：通过数据采集单元周期性采集沉井测点数据得到随着深度的变化沉井姿态数据、土压力数据等的变化，数据处理单元在沉井下沉前每个周期根据测点数据变化经过人工神经网络和方差分析得到基础数据波动，在沉井下沉中数据处理单元每个周期根据测点数据变化经过人工神经网络和方差分析得到即时数据波动，通过即时数据波动对和基础数据波动比值达到实时预警的目的，数据采集、传输、分析、存档以及低级别预警均为无人值守，系统自动完成，大大节约预报预警工作量，高级别预警通过计算机和人工双重判断，有效提高预警准确度。

项目针对滑坡监测预警这一问题，通过近8年的探索，突破了技术瓶颈，自主研发了滑坡智能监测站和地质灾害实时监测预警云平台，成功实现了滑坡的“现场监测”到“云端预警”再到“人员避灾”，做到了“千里之外，给山川把脉”，保卫了人民生命财产安全。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 成都星感智联科技有限公司 企业法人 霍冬冬 注册时间 2018.4.2 注册所在省市 四川省成都市 组织机构代码 经营范围 软件开发；计算机技术咨询及销售；数据处理；互联网信息服务（取得相关行政许可后方可经营）；环境监测；仪器仪表（不含计量器具）技术研究、销售；新能源技术与环保技术开发、技术咨询、技术转让；机械设备技术研究；电子产品、机械设备、电子元器件、电线电缆、通讯设备（不含无线电发射设备）及配件销售；货物及技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动） 企业地址 四川省成都市成华区龙潭总部经济城成宏路26号汇润国际2栋10层4-2号 获投资情况 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 霍冬冬 环境与土木工程学院 2018/2021 陈婉琳 环境与土木工程学院 2018/2022 蒲川豪 环境与土木工程学院 2019 修德皓 环境与土木工程学院 2020 蒲枫 环境与土木工程学院 2021 赵宽耀 环境与土木工程学院 2017/2021 于金腾 传播科学与艺术学院 2018/2022 杨航 环境与土木工程学院 2018/2022 叶曾琳 城乡旅游与规划学院 2017/2022 席贺伟 核技术与自动化工程学院 2019/2022 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 许强 环境与土木工程学院 教授 主要从事地质灾害防治的教学和科研工作 朱星 核技术与自动化工程学院 副教授 主要从事地质灾害防灾减灾与计算机交叉学科研究 王东坡 环境与土木工程学院 副教授 研究团队主要从事地质灾害冲击动力学、地质灾害综合减灾新技术、新方法研究。 何志华 副教授 五、项目简介 我国拥有滑坡灾害隐患点高达28.6万处，威胁人口近1400万，严重制约了我国的社会经济发展。国家出台了系列政策大力支持防灾减灾工作。但是由于滑坡灾害的多样性及复杂性，提前对其做出科学预警，并撤离滑坡威胁群众，一直为世界级难题。 项目针对滑坡监测预警这一问题，通过近8年的探索，突破了技术瓶颈，自主研发了滑坡智能监测站和地质灾害实时监测预警云平台，成功实现了滑坡的“现场监测”到“云端预警”再到“人员避灾”，做到了“千里之外，给山川把脉”，保卫了人民生命财产安全。 核心产品已售卖于全国11个省市，与多家单位达成战略合作。目前已成功预警滑坡42起，预警准确率高达95%以上。全球首次成功预警突发型滑坡（甘肃黑方台黄土滑坡）；全球首次自动预警大型岩质滑坡（贵州兴义市滑坡）；全球首次将预警技术成功应用于滑坡—堰塞湖应急抢险中（金沙江白格滑坡—堰塞湖）。提前预警时间最短27分钟，最长32小时，为滑坡威胁对象的撤离提供安全时间保障，实现人员零伤亡。 公司成立于2018年，由4人持股，盈利主要通过对各类终端仪器和技术服务的售卖，产品可应用于国土政府部门的防灾工作、国家电网的电塔基地稳定性监测、国家大型水利工程的边坡监测、道路企业的不稳定公路边坡监测、建筑行业的基坑边坡监测等，市场规模可达1200亿。 项目依托于地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，战略顾问为黄润秋教授（两获国家科技进步一等奖），指导老师为许强教授（长江学者）、朱星副教授（四川省海外高层次留学人才）、。团队成员硕博占比80%。拥有专利21项，高级别SCI论文57篇，可为公司的发展提供有效的平台壁垒、资源壁垒和技术壁垒。

目前，有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示，inpluslab通过搜集各种骗局信息，利用区块链中记录的公开交易记录，使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。